A lap 2007. november 19., 21:45-kori változata

Forrás

XLS

A tervezett alkalmazás/megoldás címe

A budapesti kerületek lakásátlagárainak összehasonlítása hasonlóságelemzés segítségével.

A feladat előtörténete

"Azon gondolkodunk barátnőmmel, hogy lassacskán kéne venni egy lakást Budapesten. Anyagiak valahogyan csak-csak összejönnének rá, de van egy kis gond. Nem igazán tudom, hogy hol érdemes vásárolni. Gondolok itt olyanra, hogy melyik kerület melyik részén milyen típusú lakást érdemes venni. A legfontosabb kérdésem azonban az lenne, hogy melyik környékek jók és megfizethetőek a városban. Jó alatt olyanra gondolok, hogy nem kell futnom mindenféle emberkék elől. Valószínűleg nem törik fel évente a lakást, a leendő gyereknek lesz viszonylag nyugodt hely, ahol tud majd játszani. És azért még közel is van mindenhez.

A segítségeteket szeretném kérni, hogy amit tudtok ilyesmi téren, azt légyszi írjátok már le. Mert én ilyesmi téren nem igazán vagyok tájékozott." Létrehozva: 2005. febr. 8., kedd - 21:27 [1]

Néhány éve költöztem fel Budapestre, és itt szeretnék lakást vásárolni. Első lépésként a lakáskínálatot néztem meg. Nagyon hamar feltűnt, hogy az egyes kerületek lakásárai jelentősen eltérnek egymástól. Kíváncsivá tett, hogy mégis milyen tényezők befolyásolhatják a lakásárak alakulását, mik azok a kerületi jellemzők, amikre lakásvásárláskor oda kell figyelni.

A feladat témájának kiválasztásakor a budapesti lakásárak összehasonlítását választottam, de a kerületi tulajdonságokat is szerettem volna belefoglalni az elemzésembe. A lakásvásárló szubjektív megítélésén alapszik, hogy a lakás környék jó-e, vagy számára elfogadhatalan. A lakásvásárlás kapcsán mindenkinek van arról véleménye, hogy milyen lakást érdemes megvenni, mik azok a tulajdonságok, amiket még el tud fogadni. A lakások árainak elemzésekor nagyon sok szubjektív tényező befolyásolja a választást. Arról, hogy melyik kerületben és környéken érdemes lakást nézni, mindenkinek megvan a saját véleménye, amit általában egy-két pozitív tényezőn, befolyáson alapulnak. A budapesti lakáspiac tökéletes piacként működik, vagyis a lakásárakat senki nem tudja jelentősen befolyásolni, ahhoz igazodnia kell mind az eladónak, mind a vevőnek.

Elemzésemet tárgykörét ezért kibővítettem, és a kerületek alapvető, számokkal mérhető jellemzőit vetettem össze a kerületi átlagos lakásárakkal.

A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése

Lakásértékesítéssel kapcsolatban számtalan értékelés, elemzés, vélemény található meg az interneten és a híradásokban. Ime két példa, ami a lakásárak és a lakások területi elhelyezkedéséval foglalkozik.

[2]

[3]

Minkét cikk a budapesti lakásárakkal foglalkozik, kerületi adatok is szerepelnek benne. Álatlánosságban utalnak arra, hogy hol érdemes lakást venni, azonban a miértre itt sem kapunk választ. Kutatásaim során nem találtam olyan elemzést, ami a kerületi adottságok, és a lakásárak összefüggéseit vizsgálná.

A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)

A kerületek adatainak összegyűjtésekor alapvetően a KSH adataira és a [4] honlapon található adatsorokra támaszkodtam. Konkrét kerületi adatok két helyen szerepelnek nyilvánosan. Az átlagos lakásárak adatait a [5] honlapról gyűjtöttem. Az átlagadatok, az ezen a honlapon a 2006. évben eladásra kínált lakások 1 m2-re jutó eladási áraiból tevődnek össze. Az adatgyűjtéskor nehézséget az okozott, hogy a kerületek adatai a KSH honlapján nyilvánosan csak az interaktív térképen találhatók meg. A kiválasztott adatok mennyiségi mutatók, egyértelműen jelzik az adott terület tulajdonságait.

A feladat által érintett célcsoportok

Az elemzés első sorban lakás vásárlását, eladását tervező magánszemélyek felé szolgálhat iránymutatásként. Az ingatlanértékesítéssel foglalkozó vállalkozások pedig képet kaphatnak a lakásárak és a kerületek jellemzőinek összefüggéséről, ezzel az eladáskor kiemelhető az ingatlan elhelyezkedésének pozitívumai. Ingatlan értékbecslésekor, reális ár meghatárizásához hasznosítható.

A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság

Ez az elemzés első sorba magánszemélyek számára nyújt támpontot. A lakáskeresés folyamatát le lehet rövidíteni azáltal, hogy előzetesen felméri melyik kerületben érdemes a lakáskínálatot bővebben megvizsgálni. Az internetes lakáskeresés egyre terjed. Az ingatlanközvetítő portálokon kerületek szerint kereshetők az eladó lakások. Az elemzés segítségével ki lehet zárni a keresésből kerületeket, amik biztosan nem felelnek meg a vásárló igényeinek. Az ingatlaneladással foglalkozó vállalkozások az eladó ingatlanok elhelyezkedésének olyan előnyös tulajdonságait ismerhetik meg, amire építhetik eladási stratégiájukat. A lakást eladni szándékozó magánszemélyek pedig a piaci árhoz tudják igazítani a lakásuk irányárát.

A válaszokat befolyásoló tényezők

Az elemzés során a következő tényezőket vettem figyelembe. Alapkérdés az, hogy a kerületek adottságai hogyan befolyásolták 2006. évben a lakásárak alakulását.

Ismertté vált vagyon elleni bűncselekmények száma (bűncselekmény) (db): a bűnözés nagysága arról ad tájékoztatást, hogy mennyire biztonságos a környék, mekkora az esély arra, hogy bűncselekmény áldozatává váljon valaki. Minél kisebb a bűnözések száma, annál jobb.

Regisztrált munkanélküliek aránya (munkanélküli) (%): a magas munkanélküliség negatív hatású. A népesség-összetétel egyik legjellemzőbb mutatója. Minél kisebb a mutató, annál jobb adottságú ebből a szempontból a kerület.

Épített lakások száma az év folyamán – 2006 (épített lakások száma) (db): az adott kerület jelenbeli fejlődő képességét is kifejezi. Az új építésű lakások, lakóépületek a kerület összképét is javíthatják.

SZJA-alapot képző jövedelem egy állandó lakosra (jövedelem) (Ft): a kerület állandó lakosainak átlagos jövedelme szintén befolyásoló tényező lehet. Minél több a magas jövedelemmel rendelkezők száma, annál többet költenek lakásukra, annál igényesebbek a környezetük iránt.

Megszűnt lakások átlagos területe (megszűnt lakások) (m2): az adott kerületben megszüntetett élettér mérete. Negatívuma, hogy a lebontott lakások helyén sokáig maradhat üresen a telek, ami a látványképet rontja. Az üres telekre tervezett építkezés által keltett bizonytalanság, hogy nem lehet tudni, mit építenek a lakóház helyére.

Népsűrűség (fő/km2): lakosság koncentrálódását jelzi. A nagy népsűrűség kisebb életteret jelent az ott élők számára. A negatív oldalát emeltem ki.

Állandó népességből a nyugdíjas korúak száma (nyugdíjas) (fő): a kerület lakosságának elöregedésére utal.

Óvodai feladat-ellátási helyek száma (óvoda) (db)

Gondozott parkok területe (parkok) (ezer m2): Az élettér jelzője. A gondozott parkok üde színfoltjai a kerületnek, kikapcsolódás, a városzajától elvonulás színtere. Minél több a kerületben a zöld területek száma, annál több lehetőség kínálkozik az ott lakóknak feltöltődésre, pihenésre.

A kerület területe (terület) (km2): A kerület nagysága mennyire befolyásolja az árakat. Itt tisztán a kíváncsiság vezérelt.

Működő vállalkozások száma (vállalkozás) (db): A működő vállalkozások magas száma mindenképp előnyt jelent a munkavállalás szempontjából.

A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)

Az elemzés elkészítéséhez használt módszerem az alábbi volt.

Első lépésben a problémakört fogalmaztam meg. Kiindulópontnak a kerületenkénti átlagos lakásárakat tekintettem. Internetes kutatással hasonló elemzéseket, iránymutatásokat kerestem. Tapasztalatom az volt, hogy interneten kevés adat található az interneten összefoglalóan a budapesti kerületekről.

Az attribútumok kiválasztása a fellelt adatokból történt. A KSH adataiból választottam ki azokat a mennyiségi mutatókat, amikkel a kerületek adottságait véleményem szerint a legjobban fel lehet mérni.

A következő lépés az összegyűjtött adatokból adatbázis létrehozása MS Excel táblázatban, majd az adatbázisból összesített táblázatba foglaltam az adatokat, a további feldolgozás megkönnyítése érdekében. A kerületeket a megadott paraméterek alapján rangsoroltam.

A feladatot két részletben készítettem el:

- saját preferenciáim alapján kiválasztott 10 kerület adatait az MS Excel Solver alprogram segítségével és COCO-mátrix alkalmazásával készítettem el a szakértői becslést. A Solver program célcellája (a becsült ár négyzetösszege) minimalizálásra került.

- a két becslési módszernél, több attribútumnál jelentős különbség mutatkozott. Ezért Budapest összes kerületeire vetítve ismételten elkészítettem COCO segítségével a szakértői becslést.

Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)

Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)

Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)

Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba

Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok